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Imagem de Tutorial: como configurar o ambiente Node.js no IBM Cloud no tecmundo

Descubra por onde começar a programar com Node.js no IBM Cloud

IBM Cloud &eacute; uma plataforma de computa&ccedil;&atilde;o em nuvem com o ambiente ideal para o desenvolvimento de aplica&ccedil;&otilde;es e servi&ccedil;os nativos baseados em nuvem. A solu&ccedil;&atilde;o oferece flexibilidade e seguran&ccedil;a para os neg&oacute;cios, al&eacute;m de recursos avan&ccedil;ados de intelig&ecirc;ncia artificial (IA) e para dados.
Neste texto, em parceria com a plataforma&nbsp; <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a>, que ajuda programadores a trilharem sua jornada no mercado de tecnologia, trazemos um tutorial espec&iacute;fico para quem deseja desenvolver aplica&ccedil;&otilde;es nativas no IBM Cloud. Vamos mostrar passo a passo como fazer a configura&ccedil;&atilde;o do ambiente Node.js e indicar como obter mais informa&ccedil;&otilde;es sobre o tema.
<h2 dir="ltr">O que s&atilde;o aplicativos nativos da nuvem?</h2>
Do ingl&ecirc;s cloud native applications, s&atilde;o componentes conhecidos como microsservi&ccedil;os, criados para integrar em qualquer ambiente de nuvem. O mais importante sobre essas aplica&ccedil;&otilde;es n&atilde;o &eacute; onde elas s&atilde;o desenvolvidas, mas como s&atilde;o programadas e distribu&iacute;das.
Esses aplicativos atuam como blocos e geralmente s&atilde;o empacotados em containers. A aplica&ccedil;&atilde;o &eacute; constru&iacute;da pelo trabalho em conjunto desses blocos, embora cada um possa ser escalado de modo individual, aprimorado separadamente ou integrado em outro processo de automa&ccedil;&atilde;o.
Muito ainda poderia ser dito sobre os aplicativos nativos da nuvem, como vantagens e desvantagens, arquitetura, exemplos, princ&iacute;pios de desenvolvimento e outros detalhes, ent&atilde;o indicamos <a href="https://www.ibm.com/cloud/learn/cloud-native#toc-what-is-cl-OOTvI6Ql" target="_blank">esta p&aacute;gina</a> (em ingl&ecirc;s) para aqueles que querem se aprofundar.
<h2 dir="ltr">Criando um app Node.js</h2>
O primeiro passo fundamental para configurar o ambiente &eacute; criar um app Node.js usando as ferramentas fornecidas pelo IBM Cloud. &Eacute; poss&iacute;vel fazer isso de duas formas:
<ul>
<li aria-level="1" dir="ltr">
usando os comandos do <a href="https://cloud.ibm.com/docs/cli?topic=cli-getting-started" target="_blank">Developer Tools (ibmcloud dev)</a> na linha de comandos;
</li>
<li aria-level="1" dir="ltr">
no console do <a href="https://cloud.ibm.com/developer/appservice/dashboard" target="_blank">IBM Cloud App Development</a> baseado na web.
</li>
</ul>
Por meio de qualquer um desses m&eacute;todos &eacute; poss&iacute;vel gerar um aplicativo Node.js pronto para produ&ccedil;&atilde;o em alguns minutos. Como n&atilde;o &eacute; o objetivo deste artigo ensinar especificamente como criar um app Node.js, indicamos a leitura <a href="https://cloud.ibm.com/docs/node?topic=node-getting-started" target="_blank">desta p&aacute;gina</a> para um aprofundamento sobre o tema.
<h2 dir="ltr">Configurando o ambiente Node.js</h2>
Ao colocar em pr&aacute;tica os princ&iacute;pios de apps nativos da nuvem, uma aplica&ccedil;&atilde;o Node.js pode ser movida de um ambiente para outro &mdash; do teste para a produ&ccedil;&atilde;o, por exemplo &mdash; sem que seja necess&aacute;rio alterar o c&oacute;digo. O problema pode acontecer quando existem diferen&ccedil;as significativas na forma como os ambientes est&atilde;o configurados.
O Cloud Foundry usa objetos JSON em sequ&ecirc;ncia e &eacute; bem diferente quando comparado com Kubernetes, que podem usar tanto valores simples como sequenciais. No desenvolvimento local, a quest&atilde;o das credenciais tamb&eacute;m precisa ser considerada, j&aacute; que elas podem ser p&uacute;blicas ou privadas, o que pode gerar dificuldades para apps serem movidos de um ambiente para outro.
Seja qual for o seu objetivo, &eacute; muito importante garantir a portabilidade do programa independentemente do ambiente.
<h3 dir="ltr">Incluindo a configura&ccedil;&atilde;o do IBM Cloud em aplicativos Node.js existentes</h3>
O m&oacute;dulo <a href="https://github.com/ibm-developer/ibm-cloud-env" target="_blank">ibm-cloud-env</a> que vamos ensinar a utilizar re&uacute;ne vari&aacute;veis de ambiente de provedores de Cloud, como Cloud Foundry e Kubernetes, por isso o app garante a independ&ecirc;ncia do ambiente.
Instale o m&oacute;dulo ibm-cloud-env por meio do comando a seguir:
npm install ibm-cloud-env
Inicialize o m&oacute;dulo em seu c&oacute;digo referenciando o mappings.json:
var IBMCloudEnv = require('ibm-cloud-env');
IBMCloudEnv.init("/path/to/the/mappings/file/relative/to/project/root");
<h3 dir="ltr">Recuperando credenciais de servi&ccedil;o</h3>
Recupere os valores em seu aplicativo usando os comandos a seguir.
Para a vari&aacute;vel service1credentials:
// this will be a dictionary
var service1credentials = IBMCloudEnv.getDictionary("service1-credentials");
Para a vari&aacute;vel service2username:
var service2username = IBMCloudEnv.getString("service2-username"); // this will be a string
A partir desse momento, o aplicativo pode ser implementado em qualquer ambiente de tempo de execu&ccedil;&atilde;o, abstraindo as diferen&ccedil;as introduzidas por meio de diferentes provedores de cloud.
Ficou interessado pelo assunto? <a href="https://cloud.ibm.com/docs/node?topic=node-getting-started" target="_blank">Nesta p&aacute;gina</a> voc&ecirc; pode encontrar ainda mais recursos sobre o tema.
<p class="uk-text-center" style="box-sizing: border-box; color: #262626; font-family: 'Source Sans Pro', sans-serif; font-size: 18px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: #ffffff; text-decoration-thickness: initial; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;" dir="ltr">...
<p style="box-sizing: border-box; color: #262626; font-family: 'Source Sans Pro', sans-serif; font-size: 18px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: #ffffff; text-decoration-thickness: initial; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a o&nbsp;<a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a>&nbsp;e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!

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Tutorial: como configurar o ambiente Node.js no IBM Cloud

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Imagem de 5 carreiras de desenvolvimento que já usam Python no tecmundo

Desenvolvimento web, Big Data e inteligência artificial são alguns dos campos que já utilizam bastante essa linguagem de programação

Ao longo das &uacute;ltimas d&eacute;cadas, diversas linguagens de programa&ccedil;&atilde;o foram inventadas, e muitas conquistaram espa&ccedil;o no mercado de desenvolvimento. JavaScript, C++, Swift, Java e C s&atilde;o alguns exemplos que t&ecirc;m figurado no topo das listas das mais utilizadas, mas uma se destaca por sua versatilidade: Python.
Criado em 1991 por Guido van Rossum, o Python n&atilde;o &eacute; s&oacute; uma linguagem de programa&ccedil;&atilde;o poderosa, usada por empresas como Google e NASA, como tamb&eacute;m &eacute; simples e f&aacute;cil de aprender e j&aacute; faz parte do dia a dia de diversas carreiras de desenvolvimento.
Confira cinco carreiras do mercado de desenvolvimento que j&aacute; utilizam Python h&aacute; algum tempo.
<h2 dir="ltr">Desenvolvimento web</h2>
<img alt="Desenvolvimento web" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172140309100.jpg" />Desenvolvimento web
Django, Flask, e Pylons s&atilde;o apenas alguns dos frameworks da matriz de desenvolvimento web de Python. Como essas estruturas tamb&eacute;m s&atilde;o escritas nessa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o, s&atilde;o r&aacute;pidas e tem funcionamento bem est&aacute;vel. Sites gigantescos, como Instagram e Pinterest, foram constru&iacute;dos inteiramente com base em frameworks como esses.
<h2>Big Data</h2>
<img alt="Big Data" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172125387099.jpg" />Big Data
Al&eacute;m de lidar com muita facilidade com a manipula&ccedil;&atilde;o e o processamento de dados, o Python consegue suportar computa&ccedil;&atilde;o paralela, o que torna a linguagem ideal para Big Data. Outro diferencial s&atilde;o as bibliotecas destinadas a esse campo de atua&ccedil;&atilde;o, como Pydoop, Dask e PySpark, que tamb&eacute;m s&atilde;o usadas para tratamento de informa&ccedil;&otilde;es.
<h2>Intelig&ecirc;ncia artificial</h2>
<img alt="Intelig&ecirc;ncia artificial" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172109466098.jpg" />Intelig&ecirc;ncia artificial
Algumas bibliotecas de Python, como Keras e TensorFlow, s&atilde;o capazes de trazer a funcionalidade de aprendizado de m&aacute;quina para dentro da linguagem de programa&ccedil;&atilde;o. Dessa forma, sistemas constru&iacute;dos com base em Python ganham a capacidade de aprender sem que isso seja explicitamente programado. H&aacute; quem acredite que a intelig&ecirc;ncia artificial seja o pr&oacute;ximo passo para o universo de desenvolvimento; se isso for verdade, o Python est&aacute; preparado para lidar com a tecnologia.
<h2>Computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica</h2>
<img alt="Computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172054544097.jpg" />Computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica
Usado para construir aplicativos GUI (Graphical User Interface) e de desktop, o Python tamb&eacute;m &eacute; amplamente utilizado na &aacute;rea de computa&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica. E isso inclui n&atilde;o somente projetos pequenos e m&eacute;dios mas tamb&eacute;m aqueles de maior escala e com funcionalidades online. A biblioteca Tkinter, por exemplo, &eacute; uma maneira r&aacute;pida e f&aacute;cil de criar aplicativos.
<h2>Ci&ecirc;ncia de dados</h2>
<img alt="Ci&ecirc;ncia de dados" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/04/28/28172040466096.jpg" />Ci&ecirc;ncia de dados
Durante anos, acad&ecirc;micos e pesquisadores usaram a linguagem MATLAB para pesquisa cient&iacute;fica, por&eacute;m, com a chegada do Python e de seus mecanismos num&eacute;ricos, como Numpy e Pandas, tudo come&ccedil;ou a mudar. &Eacute; por isso que hoje essa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o &eacute; a preferida de muitos cientistas de dados.
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5 carreiras de desenvolvimento que já usam Python

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Imagem de 4 aplicações da tecnologia de Visual Recognition no tecmundo

Entenda como essa técnica está sendo aplicada em nosso dia a dia para resolver diversos problemas

Se voc&ecirc; costuma usar redes sociais, como o Facebook e o Instagram, j&aacute; deve ter percebido que, ao postar uma foto na plataforma, muitos rostos acabam sendo reconhecidos automaticamente. Muito embora isso pare&ccedil;a algo surpreendente (e, em certo sentido, &eacute;), estamos simplesmente falando de uma forma de aplica&ccedil;&atilde;o da tecnologia de Visual Recognition.
Visual Recognition (reconhecimento visual, em tradu&ccedil;&atilde;o livre) &eacute; uma t&eacute;cnica por meio da qual sistemas s&atilde;o capazes de identificar padr&otilde;es com base em regras preestabelecidas e fazer certos tipos de julgamento. O nome tamb&eacute;m faz refer&ecirc;ncia a uma tecnologia da IBM, o <a href="https://www.ibm.com/br-pt/cloud/watson-visual-recognition" target="_blank">Watson Visual Recognition</a>, que trabalha com o reconhecimento visual em v&aacute;rios aspectos.
E como essa tecnologia funciona?
Para entend&ecirc;-la bem, nada melhor do que conhecer algumas aplica&ccedil;&otilde;es do Visual Recognition e aprender na pr&aacute;tica como essa tecnologia funciona.
<h2 dir="ltr">Organiza&ccedil;&atilde;o autom&aacute;tica de fotos</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/11/05/ibm-05194304027490.jpg" />Organiza&ccedil;&atilde;o autom&aacute;tica de fotos. (Fonte: Shutterstock)
Uma das maiores dificuldades das pessoas que gostam de registrar tudo por meio de fotos &eacute; organiz&aacute;-las posteriormente. Com a chegada de smartphones, a facilidade de capturar qualquer momento &eacute; ainda maior. Isso ganhou propor&ccedil;&otilde;es ainda maiores, por&eacute;m a dificuldade de organiza&ccedil;&atilde;o praticamente deixou de existir gra&ccedil;as aos sistemas de Visual Recognition.
Por meio de um sistema de reconhecimento inteligente, os servi&ccedil;os de armazenamento de fotografia, como o Google Fotos, conseguem agrupar imagens tiradas em um mesmo lugar, e1m um mesmo per&iacute;odo e at&eacute; de pessoas espec&iacute;ficas. Dessa forma, &eacute; muito mais f&aacute;cil montar um &aacute;lbum com as fotos pr&eacute;-selecionadas e organizadas.
<h2 dir="ltr">Carros aut&ocirc;nomos</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/11/05/ibm-05194346950491.jpg" />Carros aut&ocirc;nomos. (Fonte: Shutterstock)&nbsp;
A ideia de um carro aut&ocirc;nomo &eacute; muito boa, mas ela esbarra na quest&atilde;o de seguran&ccedil;a. Afinal, ainda n&atilde;o estamos no n&iacute;vel de deixar um carro controlado automaticamente por intelig&ecirc;ncia artificial andar sozinho pelas cidades &ndash; mas estamos quase l&aacute;! Para alcan&ccedil;armos esse objetivo, &eacute; preciso investir ainda mais nos sistemas de Visual Recognition para permitir aos carros que sejam cada vez mais inteligentes e capazes de trafegar com seguran&ccedil;a em ruas movimentadas e cheias (com pedestres, ciclistas e muitos outros fatores relacionados ao tr&acirc;nsito).
<h2 dir="ltr">Pesquisa de produtos</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/11/05/ibm-05194420731492.jpg" />Pesquisa de produtos (Fonte: Imagga)
Hoje, para fazer uma busca na internet, &eacute; preciso inserir um texto que descreva aquilo que voc&ecirc; est&aacute; procurando. E se fosse poss&iacute;vel enviar uma imagem como par&acirc;metro para a pesquisa? Hoje j&aacute; &eacute; poss&iacute;vel fazer isso, mas o sistema ainda precisa evoluir muito. Gostou de um modelo espec&iacute;fico de t&ecirc;nis, bolsa ou qualquer outro tipo de produto? Tire uma foto e fa&ccedil;a uma pesquisa por meio da imagem obtida.
<h2 dir="ltr">Seguran&ccedil;a residencial</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/11/05/ibm-05194506435493.jpg" />Seguran&ccedil;a residencial. (Fonte: Shutterstock)
A seguran&ccedil;a sempre &eacute; um assunto s&eacute;rio e n&atilde;o d&aacute; para brincar quando esse &eacute; o tema. &Eacute; por isso que os sistemas de reconhecimento visual tamb&eacute;m trabalham para ajudar nessa &aacute;rea. Em se tratando de seguran&ccedil;a residencial, h&aacute; sistemas de c&acirc;meras que s&atilde;o capazes de identificar rostos desconhecidos dentro de casa, come&ccedil;ar a gravar e at&eacute; avisar os donos da resid&ecirc;ncia &ndash; e, em alguns casos, chamar a pol&iacute;cia. Tudo isso gra&ccedil;as a um sistema de Visual Recognition.
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4 aplicações da tecnologia de Visual Recognition

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Imagem de Python: como trabalhar com dados nessa linguagem de programação no tecmundo

Por causa de suas características, o Python é a linguagem ideal para aqueles que querem trabalhar manipulando dados

O Python &eacute; uma linguagem especial em diversos sentidos. Al&eacute;m de ser uma das mais usadas no mundo, ela &eacute; de alto n&iacute;vel, interpretada, de script, imperativa, orientada a objetos, funcional, de forte tipagem e din&acirc;mica. Esse conjunto de caracter&iacute;sticas &ndash; que n&atilde;o s&atilde;o exclusivas &ndash; faz dessa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o uma &oacute;tima op&ccedil;&atilde;o para se trabalhar com dados.
&Eacute; verdade que &ldquo;trabalhar com dados&rdquo; &eacute; algo muito gen&eacute;rico. Por isso, neste artigo, vamos explicar os motivos pelos quais Python &eacute; uma boa alternativa para quem pensa em trabalhar com a an&aacute;lise de dados, que consiste em transformar um conjunto de dados com o objetivo de melhorar a sua visualiza&ccedil;&atilde;o ou extrair dele alguma informa&ccedil;&atilde;o ou solu&ccedil;&atilde;o para determinado problema.
Por&eacute;m, vale ressaltar que Python tamb&eacute;m &eacute; a melhor alternativa para quem quer se transformar em um cientista de dados, rumando para a &aacute;rea acad&ecirc;mica. Afinal, trata-se de uma linguagem de programa&ccedil;&atilde;o bastante usada em cursos como Matem&aacute;tica e Estat&iacute;stica, e sua tipagem din&acirc;mica, funcional e a orienta&ccedil;&atilde;o a objetos com certeza ajudam nesse sentido.
<h2 dir="ltr">De onde v&ecirc;m os dados?</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/24/ibm-24121924577436.jpg" />De onde v&ecirc;m os dados? (Fonte: Shutterstock)
Antes de abordarmos an&aacute;lise (ou at&eacute; ci&ecirc;ncia) de dados, &eacute; preciso primeiro definir a fonte deles. Os dados precisam ser extra&iacute;dos de algum lugar e organizados de uma forma que possam ser trabalhados.
Qual ser&aacute; a fonte dos seus dados? Um arquivo de texto? CSV, Excel, XML, banco de dados ou minera&ccedil;&atilde;o de dados? Perceba que diversas fontes podem dar origem a essas informa&ccedil;&otilde;es, motivo pelo qual &eacute; preciso investir um tempo nesse aspecto.
De qualquer forma, o Python consegue trabalhar com qualquer uma dessa fontes, exatamente por se tratar de uma linguagem bem vers&aacute;til.
<h2 dir="ltr">Bibliotecas para an&aacute;lise de dados</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/24/ibm-24122045762437.jpg" />Bibliotecas para an&aacute;lise de dados. (Fonte: Shutterstock)
A grande variedade e especificidade das bibliotecas s&atilde;o um dos fatores mais importantes para a popularidade e a capacidade do Python. Nesse sentido, algumas bibliotecas s&atilde;o focadas na an&aacute;lise de dados, tais como NumPy, Pandas e Matplotlib.
<ul>
<li dir="ltr">
NumPy: usada principalmente para fazer c&aacute;lculos em arrays (comuns ou multidimensionais), fornecendo v&aacute;rias fun&ccedil;&otilde;es e opera&ccedil;&otilde;es para executar c&aacute;lculos num&eacute;ricos com facilidade.
</li>
<li dir="ltr">
Pandas: uma das mais utilizadas por fornecer ferramentas para an&aacute;lise e estrutura de dados de alta performance que s&atilde;o f&aacute;ceis de codificar.
</li>
<li dir="ltr">
Matplotlib: biblioteca de visualiza&ccedil;&atilde;o de dados, &eacute; capaz de gerar gr&aacute;ficos de duas dimens&otilde;es que s&atilde;o muito &uacute;teis para visualizar os resultados da an&aacute;lise.
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Python e ci&ecirc;ncia de dados</h2>
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/24/ibm-24122134885438.jpg" />Python e ci&ecirc;ncia de dados. (Fonte: Shutterstock)
Vale ressaltar que, al&eacute;m dessas bibliotecas &uacute;teis para a an&aacute;lise de dados, o Python possui pacotes exclusivos para uso na ci&ecirc;ncia de dados. Pandas (para manipula&ccedil;&atilde;o de dados) e Matplotlib (para apresenta&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica) tamb&eacute;m s&atilde;o muito usados, mas scikit-learn (para machine learning) e sciPy (para computa&ccedil;&atilde;o cient&iacute;fica) s&atilde;o mais voltados para a carreira acad&ecirc;mica de um cientista de dados.
&Eacute; f&aacute;cil perceber que o Python &eacute; uma &oacute;tima alternativa para quem quer trabalhar com dados. Seja como analista ou como cientista, essa linguagem de programa&ccedil;&atilde;o certamente pode ajud&aacute;-lo em sua carreira.
...
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Python: como trabalhar com dados nessa linguagem de programação

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Imagem de 5 mercados em expansão para profissionais de IA no tecmundo

Entre tantas indústrias afetadas pela chegada da inteligência artificial, cinco campos estão crescendo bastante graças a essa tecnologia

A <a href="https://www.tecmundo.com.br/inteligencia-artificial" target="_blank">intelig&ecirc;ncia artificial</a> j&aacute; &eacute; uma realidade em diversas ind&uacute;strias; muitos setores aproveitam as vantagens proporcionadas pelos avan&ccedil;os dessa tecnologia que tem transformado significativamente o mundo. A IA &eacute; capaz, por exemplo, de <a href="https://www.tecmundo.com.br/mercado/144138-ibm-inteligencia-artificial-perfil-desenvolvedor.htm" target="_blank">descobrir o perfil de um desenvolvedor</a> de acordo com suas atividades na internet.
Mas quais mercados em expans&atilde;o podem ser interessantes para os profissionais que est&atilde;o aprendendo agora sobre intelig&ecirc;ncia artificial? Entre diversos campos beneficiados por essa tecnologia, separamos cinco nos quais vale a pena ficar de olho.
<h2 dir="ltr">Automa&ccedil;&atilde;o inteligente</h2>
<img alt="Automa&ccedil;&atilde;o inteligente" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/09/automacao-inteligente-09175230465132.jpg" />Automa&ccedil;&atilde;o inteligente. (Fonte: Shutterstock)
A capacidade de automatizar uma s&eacute;rie de atividades n&atilde;o &eacute; uma caracter&iacute;stica &uacute;nica da intelig&ecirc;ncia artificial, j&aacute; que alguns sistemas complexos tamb&eacute;m conseguem fazer isso; entretanto, tarefas que exigem adapta&ccedil;&atilde;o, agilidade e aprendizagem s&atilde;o realmente beneficiadas pela IA. Um bom e simples exemplo &eacute; a necessidade de detectar gases perigosos dentro de uma mina de escava&ccedil;&atilde;o.
Pesquisadores da Universidade de Engenharia Nacional do Peru (UNI) desenvolveram um rob&ocirc; com quatro rodas que &eacute; capaz de explorar as minas de forma aut&ocirc;noma para identificar metano, di&oacute;xido de carbono e am&ocirc;nia. Utilizando uma s&eacute;rie de sensores, a intelig&ecirc;ncia artificial consegue registrar a pr&oacute;pria localiza&ccedil;&atilde;o e gerar rotas a serem utilizadas quando o n&iacute;vel de algum desses gases estiver elevado.
Portanto, simplesmente automatizar n&atilde;o basta; &eacute; preciso automatizar com intelig&ecirc;ncia, e essa &eacute; uma das &aacute;reas que vai crescer muito no campo da IA.
<h2 dir="ltr">Vis&atilde;o computacional</h2>
<img alt="Vis&atilde;o computacional" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/09/visao-computacional-09175354950133.jpg" />Vis&atilde;o computacional. (Fonte: Shutterstock)
O campo da vis&atilde;o computacional faz refer&ecirc;ncia &agrave; capacidade de as m&aacute;quinas (especialmente computadores) enxergarem e substitu&iacute;rem o olho humano em v&aacute;rias atividades. Mas por que ir&iacute;amos querer isso?
Existe uma tecnologia de an&aacute;lise de documentos chamada optical character recognition (OCR &mdash; reconhecimento &oacute;tico de caracteres) capaz de escanear e extrair automaticamente informa&ccedil;&otilde;es de um documento. Dessa forma, um rob&ocirc; poderia analisar uma ordem de pagamento, calcular suas taxas, o valor a ser pago e outras informa&ccedil;&otilde;es e processar tudo sem a interfer&ecirc;ncia humana.
Outra ind&uacute;stria que est&aacute; sendo beneficiada &eacute; a automobil&iacute;stica, com o desenvolvimento de carros aut&ocirc;nomos. A vis&atilde;o computacional est&aacute; sendo important&iacute;ssima para tirar do papel o sonho do autom&oacute;vel que dirige sozinho.
<h2 dir="ltr">Reconhecimento de fala e processamento de linguagem humana</h2>
<img alt="Reconhecimento de fala" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/09/reconhecimento-de-fala-09175517013136.jpg" />Reconhecimento de fala e processamento de linguagem humana. (Fonte: Shutterstock)
Quem utiliza assistentes pessoais j&aacute; experimentou as aplica&ccedil;&otilde;es de reconhecimento de fala e processamento de linguagem humana. Com a ajuda da intelig&ecirc;ncia artificial, esses campos est&atilde;o evoluindo muito, o que muda drasticamente a forma como interagimos com nossos dispositivos, al&eacute;m de ajudar em outras &aacute;reas, como tradu&ccedil;&atilde;o e acessibilidade para pessoas com defici&ecirc;ncia.
<h2 dir="ltr">Log&iacute;stica de produtos, materiais e colaboradores</h2>
<img alt="Log&iacute;stica de produtos" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/09/logistica-de-produtos-09175553170137.jpg" />Log&iacute;stica de produtos, materiais e colaboradores. (Fonte: Shutterstock)
Previs&atilde;o de demandas, automatiza&ccedil;&atilde;o de processos e manuten&ccedil;&otilde;es preventivas s&atilde;o apenas alguns aspectos que poderiam ser aprimorados no campo de log&iacute;stica de produtos, materiais e colaboradores. Com a ajuda da intelig&ecirc;ncia artificial, fica mais f&aacute;cil tomar decis&otilde;es de compra e venda, contrata&ccedil;&atilde;o de funcion&aacute;rios ou expedi&ccedil;&atilde;o de remessas para o exterior, por exemplo.
At&eacute; mesmo o gerenciamento completo de grandes galp&otilde;es de armazenamento est&aacute; sendo revolucionado com a IA. A &aacute;rea de recursos humanos tamb&eacute;m pode se beneficiar com a cria&ccedil;&atilde;o de crit&eacute;rios e processos seletivos mais eficazes.
<h2 dir="ltr">An&aacute;lise de dados</h2>
<img alt="An&aacute;lise de dados" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/09/09/analise-de-dados-09180121781140.jpg" />An&aacute;lise de dados. (Fonte: Shutterstock)
A an&aacute;lise de dados, que est&aacute; indiretamente ligada a todos os outros campos, tamb&eacute;m &eacute; um mercado em expans&atilde;o gra&ccedil;as &agrave; intelig&ecirc;ncia artificial. O armazenamento, a organiza&ccedil;&atilde;o e o processamento das informa&ccedil;&otilde;es de uma empresa podem melhorar significativamente se a IA estiver em uso. A tecnologia &eacute; capaz de reconhecer padr&otilde;es, estabelecer regras e ainda evitar uma s&eacute;rie de problemas que dados duplicados, ausentes ou corrompidos poderiam causar, trazendo preju&iacute;zo para as empresas.
...
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5 mercados em expansão para profissionais de IA

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Imagem de 5 passos do Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD) no tecmundo

Aprenda a estruturar um Desenvolvimento Orientado a Testes e veja como funciona

Neste artigo, s&atilde;o apresentados os conceitos b&aacute;sicos de Desenvolvimento Orientado a Testes (em ingl&ecirc;s, test-driven development &ndash; TDD). Caso voc&ecirc; seja um desenvolvedor e utilize os m&eacute;todos &aacute;geis (Agile Development), o TDD &eacute; a melhor pr&aacute;tica a ser inclu&iacute;da no ciclo de vida de sua solu&ccedil;&atilde;o. Entenda o que &eacute; Desenvolvimento Orientado a Testes, conhe&ccedil;a o fluxo b&aacute;sico envolvido e descubra como testes unit&aacute;rios s&atilde;o os pilares da metodologia. Ao fim da leitura, voc&ecirc; ter&aacute; compreendido por que &eacute; indicado utilizar Desenvolvimento Orientado a Testes em seus processos.
<h3 dir="ltr">O que &eacute; Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD)?</h3>
Desenvolvimento Orientado a Testes &eacute; um processo que modifica o paradigma do desenvolvimento de softwares tradicional. Em vez de desenvolver, primeiramente, seu c&oacute;digo e ajust&aacute;-lo de maneira retroativa para valid&aacute;-lo, o TDD determina que os testes sejam escritos antes e que as adapta&ccedil;&otilde;es sejam, s&oacute; depois, aplicadas ao c&oacute;digo at&eacute; que o projeto atenda aos requisitos do teste j&aacute; definido.
No TDD, voc&ecirc; escreve o teste unit&aacute;rio antes, observa as falhas e ent&atilde;o implementa as altera&ccedil;&otilde;es necess&aacute;rias at&eacute; que n&atilde;o falhe mais. Parece o inverso do normal, certo? Entretanto, o c&oacute;digo que voc&ecirc; produz quando utiliza essa metodologia &eacute; mais limpo e menos propenso a falhar em longo prazo.
Um teste unit&aacute;rio cobre apenas uma pequena por&ccedil;&atilde;o da l&oacute;gica, como fun&ccedil;&otilde;es ou m&eacute;todos. Testes unit&aacute;rios devem ser determin&iacute;sticos, ou seja, n&atilde;o devem apresentar efeitos colaterais, como chamadas para APIs externas que forne&ccedil;am dados aleat&oacute;rios ou vari&aacute;veis. Em vez disso, s&atilde;o utilizados dados simulados, substituindo aqueles que poderiam ser alterados depois de um tempo.
<h3 dir="ltr">5 passos do Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD)</h3>
1 &ndash; Leia, entenda e analise o recurso a ser implementado ou a indica&ccedil;&atilde;o de erro.
2 &ndash; Traduza a requisi&ccedil;&atilde;o necess&aacute;ria escrevendo um teste unit&aacute;rio. Importante: se existir configura&ccedil;&atilde;o de hot reload, o teste unit&aacute;rio vai rodar e falhar como se c&oacute;digo algum houvesse sido implementado.
3 &ndash; Escreva e implemente o c&oacute;digo que preenche a solicita&ccedil;&atilde;o. Rode todos os testes. Caso funcionem, est&aacute; tudo certo. Se n&atilde;o, repita o processo.
4 &ndash; Limpe seu c&oacute;digo por meio da refatora&ccedil;&atilde;o.
5 &ndash; Volte ao passo 1 e fa&ccedil;a tudo novamente.
A Figura 1 apresenta esses passos e sua natureza &aacute;gil, c&iacute;clica e iterativa:
<img alt="Figura 1" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/08/05/figura-1-05183022094467.jpg" />
O fluxo de trabalho do TDD &eacute; chamado frequentemente de Red-Green-Refactoring (Vermelho-Verde-Refatora&ccedil;&atilde;o), apresentando o status dos testes dentro de cada c&iacute;rculo.
&ndash; A etapa vermelha indica que o c&oacute;digo n&atilde;o funciona.
&ndash; A etapa verde indica que tudo est&aacute; funcionando, mas n&atilde;o necessariamente de maneira otimizada.
&ndash; A etapa azul indica que o respons&aacute;vel pelo teste est&aacute; refatorando o c&oacute;digo; confiante de que o c&oacute;digo passou por v&aacute;rios testes, altera e aprimora o que chegou a ele com mais seguran&ccedil;a.
<h3 dir="ltr">Desenvolvimento Orientado a Testes e CI/CD</h3>
Testes unit&aacute;rios derivados do TDD tamb&eacute;m fazem parte do processo de integra&ccedil;&atilde;o e entrega cont&iacute;nuas (CI/CD). TDD diz respeito especificamente a testes unit&aacute;rios e pipelines CI/CD, como CircleCI, GoCD ou Travis CI, que executam todos os testes unit&aacute;rios no momento de registro de altera&ccedil;&otilde;es realizadas.
Os testes s&atilde;o executados no pipeline de deploy. Caso todos sejam bem-sucedidos, a integra&ccedil;&atilde;o e a implementa&ccedil;&atilde;o acontecer&atilde;o. Por outro lado, caso algum falhe, o processo &eacute; interrompido, garantindo, assim, que a build n&atilde;o seja prejudicada mais &agrave; frente.
Integra&ccedil;&atilde;o cont&iacute;nua (CI) &eacute; a pr&aacute;tica de desenvolvimento que leva desenvolvedores a integrarem c&oacute;digos diversas vezes ao dia a um reposit&oacute;rio compartilhado. Cada entrada &eacute; verificada por uma build automatizada, permitindo que o time respons&aacute;vel pelo projeto detecte problemas precocemente. Com a integra&ccedil;&atilde;o regular, &eacute; poss&iacute;vel verificar falhas rapidamente e localiz&aacute;-las com mais facilidade.
<h3 dir="ltr">Ferramentas, toolchain e Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) indicados</h3>
Para produzir seu TDD, voc&ecirc; precisar&aacute; definir quais ferramentas, toolchain e Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) ser&atilde;o utilizados nos processos. Em nosso [padr&atilde;o de c&oacute;digo], estamos desenvolvendo um Node.js como exemplo. Estas foram as ferramentas b&aacute;sicas que selecionamos:
&ndash; nvm (Node Version Manager) for Node.js and NPM: NVM permite a voc&ecirc; executar a vers&atilde;o Node.js desejada e alter&aacute;-la sem afetar o node system.
&ndash; Bibliotecas npm para desenvolvimento:&nbsp;
<ul dir="ltr">
<li>
<div>&nbsp;&nbsp; <a href="https://jestjs.io/" target="_blank">Jest</a> para testes unit&aacute;rios</div>
</li>
<li>
<div>&nbsp;&nbsp; <a href="https://eslint.org/" target="_blank">ESLint</a> para executar lint</div>
</li>
<li>
<div>&nbsp;&nbsp; <a href="https://prettier.io/" target="_blank">Prettier</a> para formata&ccedil;&atilde;o do c&oacute;digo</div>
</li>
<li>
<div>&nbsp; &nbsp; Husky e <a href="https://www.npmjs.com/package/lint-staged?activeTab=dependencies" target="_blank">lint-staged</a> para o pr&eacute;-commit dos Git hooks</div>
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Como escrever testes unit&aacute;rios quem falhem&nbsp;</h3>
H&aacute; duas maneiras de criar testes unit&aacute;rios que falhem.&nbsp;
1 &ndash; Escreva um teste que tenha rela&ccedil;&atilde;o com uma fun&ccedil;&atilde;o de um c&oacute;digo que n&atilde;o exista ainda. Isso vai fazer com que o teste falhe e indique um erro relacionado a uma fun&ccedil;&atilde;o n&atilde;o encontrada (por exemplo, o Erro 404).
2 &ndash; Altere o statement do assert com o intuito de falhar. Ele &eacute; que determina o retorno esperado do c&oacute;digo testado, sendo um aspecto-chave do teste unit&aacute;rio. O statement do assert deve estar relacionado com a fun&ccedil;&atilde;o ou a solicita&ccedil;&atilde;o de corre&ccedil;&atilde;o de bug.&nbsp;
Ent&atilde;o, com o intuito de falhar, voc&ecirc; deve escrever um statement de assert que retorne um valor inesperado em uma estrutura de dados que voc&ecirc; deseja aprimorar. Por exemplo, seu JSON foi desenvolvido para fornecer o nome de uma pessoa, mas a nova implementa&ccedil;&atilde;o especifica o retorno do n&uacute;mero de telefone dela. No teste, voc&ecirc; primeiro escreveria um assert para incluir apenas o nome, o que apresentaria erro. Ent&atilde;o, voc&ecirc; adicionaria o c&oacute;digo para incluir o n&uacute;mero de telefone tamb&eacute;m.
Veja o funcionamento na aplica&ccedil;&atilde;o do c&oacute;digo em si:
Seu statement do assert poderia ser:
assert actualResult == {&lsquo;track&rsquo;:&lsquo;foo fighters&rsquo;}
Assim que a fun&ccedil;&atilde;o &eacute; submetida, o Erro 404 desaparece, mas o resultado final poderia ser um objeto vazio, como {}. Logo, voc&ecirc; deve lapidar o resultado na fun&ccedil;&atilde;o do c&oacute;digo para:
&nbsp;{&lsquo;track&rsquo;:&lsquo;foo fighters&rsquo;}
Agora o teste ser&aacute; bem-sucedido (verde). O c&oacute;digo &eacute; obviamente apenas um elemento abordado por enquanto, mas, a partir disso, &eacute; poss&iacute;vel entender os elementos b&aacute;sicos do processo. O teste est&aacute; aplicado corretamente at&eacute; certo ponto. Depois disso, voc&ecirc; pode implementar a l&oacute;gica efetivamente, podendo, por exemplo, analisar um file/db/call em uma API externa.
<h3 dir="ltr">Quando escrever testes unit&aacute;rios?</h3>
No geral, h&aacute; duas situa&ccedil;&otilde;es em que &eacute; aconselhado escrever testes unit&aacute;rios:
Situa&ccedil;&atilde;o A: para uma hist&oacute;ria concisa que exemplifique a implementa&ccedil;&atilde;o de um recurso. Por exemplo, um recurso poderia ser a contagem do n&uacute;mero de pa&iacute;ses atendidos por uma determinada casa de c&acirc;mbio. A primeira coisa a se fazer &eacute; escrever um teste e verificar as falhas. Depois, o c&oacute;digo deve ser alterado iterativamente at&eacute; que os testes sejam bem-sucedidos.
Situa&ccedil;&atilde;o B: uma parte de c&oacute;digo &ldquo;bugado&rdquo; em desenvolvimento &ldquo;quebra&rdquo;, exigindo a implementa&ccedil;&atilde;o de uma corre&ccedil;&atilde;o. Voltando ao exemplo da casa de c&acirc;mbio, o usu&aacute;rio espera que o c&oacute;digo, quando executado manualmente, retorne um grande n&uacute;mero de pa&iacute;ses que utilizem o d&oacute;lar como moeda, mas o resultado traz apenas um pa&iacute;s.
A primeira coisa a se fazer &eacute; escrever um teste e v&ecirc;-lo falhar. Ent&atilde;o, as corre&ccedil;&otilde;es devem ser implementadas at&eacute; que o teste seja bem-sucedido. Isso n&atilde;o apenas corrige o c&oacute;digo e remove o bug, como tamb&eacute;m oferece um teste unit&aacute;rio que pode ser utilizado repetidamente para manter a integridade do c&oacute;digo como um todo.
<h3 dir="ltr">Conclus&atilde;o</h3>
A maioria dos programadores n&atilde;o escreve c&oacute;digos utilizando o Desenvolvimento Orientado a Testes, mas deveria. O desenvolvimento orientado a testes cria um c&oacute;digo melhor e menos propenso a falhas. Por isso, esperamos que tenha entendido a filosofia do TDD com este texto e a incorpore nas suas pr&aacute;ticas de desenvolvimento.
<h2 dir="ltr">Pr&oacute;ximos passos</h2>
Fique atento a novos posts sobre como efetuar desenvolvimento orientado a testes em Node.js, Java e Python.
<h2 dir="ltr">Recursos</h2>
<h3 dir="ltr">Frameworks de testes unit&aacute;rios recomendados</h3>
<ul dir="ltr">
<li>
<div><a href="https://docs.pytest.org/en/latest/" target="_blank">Pytest</a>: ferramenta open source intuitiva para facilitar a condu&ccedil;&atilde;o de testes unit&aacute;rios</div>
</li>
<li>
<div>Java: <a href="https://junit.org/junit5/" target="_blank">Junit 5</a>: framework amig&aacute;vel de testes para Java</div>
</li>
<li>
<div>NodeJS: <a href="https://jestjs.io/" target="_blank">Jest</a>: framework de testes para JavaScript com foco em simplicidade</div>
</li>
</ul>
<h3 dir="ltr">Livros e artigos &uacute;teis</h3>
<ul dir="ltr">
<li>
<div><a href="https://nordicapis.com/using-test-driven-development-for-microservices/" target="_blank">Using Test-Driven Development for Microservices</a>, Bill Doerrfeld</div>
</li>
<li>
<div><a href="https://www.amazon.com/Test-Driven-Java-Development-Viktor-Farcic-ebook/dp/B00YSIM3SC" target="_blank">Test-driven Java development: Invoke TDD principles for end-to-end application developmnet</a>, 2&ordf; edi&ccedil;&atilde;o, Viktor Farcic</div>
</li>
<li>
<div><a href="https://www.manning.com/books/unit-testing" target="_blank">Unit testing principles, practices, and patterns</a>, Vladimir Khorikov </div>
</li>
</ul>
...
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5 passos do Desenvolvimento Orientado a Testes (TDD)

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Imagem de Reconhecimento de imagens com TensorFlow e Keras no tecmundo

Use a visão computacional, o TensorFlow e o Keras para classificação e processamento de imagens

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Reconhecimento de imagens com TensorFlow e Keras

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Imagem de Introdução à visão computacional no tecmundo

Aprenda o básico sobre a visão computacional com o deep learning

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Introdução à visão computacional

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Imagem de Introduzindo confiança em inteligência artificial no tecmundo

Que nível de confiança podemos — e devemos — dedicar a sistemas de inteligência artificial?


Este tutorial faz parte do guia <a href="https://developer.ibm.com/series/learning-path-watson-openscale/" target="_blank">Getting started with Watson OpenScale</a>
Intelig&ecirc;ncia artificial (IA) est&aacute; em todos os lugares. Da Alexa em nossas casas a recomenda&ccedil;&otilde;es da Netflix, ou do mecanismo de buscas preditivas do Google a rob&ocirc;s cir&uacute;rgicos, esses sistemas podem sentir, argumentar, entender, aprender e interagir.
Empresas e startups inovam constantemente no desenvolvimento de aplica&ccedil;&otilde;es melhores e mais inteligentes, j&aacute; que IA concede benef&iacute;cios variados &agrave;s organiza&ccedil;&otilde;es. Estima-se que o mercado de intelig&ecirc;ncia artificial se torne uma ind&uacute;stria de <a href="https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/artificial-intelligence-market-74851580.html" target="_blank">US$ 190 bilh&otilde;es</a> at&eacute; 2025. Entretanto, os avan&ccedil;os desse tipo de tecnologia podem criar novos desafios e levantar quest&otilde;es legais e &eacute;ticas.
Hoje, IA &eacute; vista como uma esp&eacute;cie de caixa misteriosa que toma decis&otilde;es obscuras, e as empresas podem ter dificuldades para explicar ou entender como essa capacidade &eacute; alcan&ccedil;ada.
Por exemplo, grandes cidades chinesas est&atilde;o utilizando c&acirc;meras inteligentes com reconhecimento facial baseado em intelig&ecirc;ncia artificial para detectar e identificar pedestres imprudentes (aqueles que atravessam as ruas com alta taxa de tr&aacute;fego, em vez de se dirigirem aos locais mais adequados, com faixas). O nome do infrator, ainda que parcialmente coberto, e seu rosto s&atilde;o exibidos em uma tela p&uacute;blica. Acontece que o sistema <a href="https://www.telegraph.co.uk/technology/2018/11/25/chinese-businesswoman-accused-jaywalking-ai-camera-spots-face/" target="_blank">cometeu um erro em Ningbo</a>, divulgando a foto de um bilion&aacute;rio chamado Mingzhu Dong &mdash; falsamente reconhecido em uma campanha publicit&aacute;ria de um &ocirc;nibus e tomado por pedestre. A respeito do caso, Dong declarou que &ldquo;n&atilde;o foi nada&rdquo;, j&aacute; que detec&ccedil;&atilde;o e reconhecimento em tempo real s&atilde;o desafiadores.
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/28/ibm-28180133160249.png" />
Mas se os resultados de um sistema de IA auxiliassem a determinar a senten&ccedil;a criminal a ser aplicada, permaneceria sendo um assunto sem import&acirc;ncia? Nos Estados Unidos, tribunais podiam basear suas decis&otilde;es &mdash; inclusive relacionadas a fian&ccedil;as e penas &mdash; sobre r&eacute;us e condenados nos dados fornecidos pelo COMPAS. COMPAS &eacute; um software de avalia&ccedil;&atilde;o de risco gerenciado por intelig&ecirc;ncia artificial utilizado para prever quais criminosos s&atilde;o mais propensos &agrave; reincid&ecirc;ncia. A acur&aacute;cia desse recurso foi questionada quando foram notados resultados <a href="https://www.theatlantic.com/technology/archive/2018/01/equivant-compas-algorithm/550646/" target="_blank">tendenciosos</a>.
Definitivamente, tais equ&iacute;vocos n&atilde;o s&atilde;o quest&otilde;es triviais quando a seguran&ccedil;a humana est&aacute; em jogo. Em 2018, um dos carros aut&ocirc;nomos da Uber, que estava no modo autom&aacute;tico e tinha um motorista humano no volante por precau&ccedil;&atilde;o, <a href="https://www.theverge.com/2018/5/24/17388696/uber-self-driving-crash-ntsb-report" target="_blank">atropelou e matou uma pedestre no Arizona</a>. Os sensores do ve&iacute;culo detectaram a mulher, mas &ldquo;decidiram&rdquo; n&atilde;o frear ou agir de alguma maneira. Isso levou a empresa e outras companhias, como Toyota e NVIDIA, a suspenderem testes semelhantes nos Estados Unidos.
Quanto mais a IA continua a expandir seu papel em nossas vidas e a tomar decis&otilde;es por n&oacute;s, uma pergunta importante n&atilde;o deixa de ser levantada:&nbsp;
<h2 dir="ltr">Que n&iacute;vel de confian&ccedil;a podemos &mdash; e devemos &mdash; dedicar a sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial?</h2>
Para tentar responder essa pergunta, em abril de 2019 a Uni&atilde;o Europeia divulgou uma publica&ccedil;&atilde;o sobre diretrizes &eacute;ticas para intelig&ecirc;ncia artificial. No documento, foram destacados <a href="https://europa.eu/rapid/press-release_IP-19-1893_en.htm" target="_blank">sete aspectos essenciais</a> de uma IA confi&aacute;vel. Essas diretrizes inclu&iacute;am exig&ecirc;ncias como privacidade, governan&ccedil;a de informa&ccedil;&otilde;es, diversidade e seguran&ccedil;a.
No mesmo ano, o Smart Dubai Government anunciou o <a href="https://www.smartdubai.ae/initiatives/ai-principles" target="_blank">Dubai AI Principles</a>, que exp&otilde;e as expectativas da cidade e fornece um roteiro para guiar o comportamento dos sistemas baseados em intelig&ecirc;ncia artificial. O &oacute;rg&atilde;o tamb&eacute;m lan&ccedil;ou o <a href="https://www.smartdubai.ae/initiatives/ai-ethics" target="_blank">Dubai AI Ethics Guidelines</a> para fornecer orienta&ccedil;&otilde;es para assuntos cruciais, como contabilidade e outros temas relacionados a algoritmos com IA. Inclusive, &eacute; poss&iacute;vel experimentar a <a href="https://www.smartdubai.ae/self-assessment" target="_blank">ferramenta de autoavalia&ccedil;&atilde;o</a> do Dubai AI Ethics Guidelines para avaliar o n&iacute;vel de &eacute;tica de um sistema de IA a partir desses conceitos.
<h2 dir="ltr">Quatro pilares de IA confi&aacute;vel</h2>
&Eacute;tica na intelig&ecirc;ncia artificial &eacute; uma <a href="https://www.ibm.com/watson/ai-ethics/" target="_blank">grande &aacute;rea de pesquisa</a> da IBM. <a href="https://arxiv.org/abs/1808.07261" target="_blank">Neste artigo</a>, s&atilde;o descritos quatro elementos, ou pilares, que formam a base de sistemas de IA confi&aacute;veis.
<h3 dir="ltr">1. Explicabilidade</h3>
Trata-se de saber e entender como modelos de IA tomam decis&otilde;es espec&iacute;ficas. Ter a visibilidade de como funcionam. Por enquanto, modelos de machine learning s&atilde;o caixas misteriosas. N&atilde;o sabemos exatamente como elas fazem as escolhas que fazem.
Ainda que seja um aspecto fundamental de uma IA confi&aacute;vel, implementar explicabilidade pode ser desafiador. Nesse processo, a acur&aacute;cia do modelo &eacute; comprometida, j&aacute; que os mais simples, facilmente interpret&aacute;veis, t&ecirc;m sua capacidade preditiva reduzida (por exemplo, regress&atilde;o linear de &aacute;rvores de decis&atilde;o). Algoritmos mais poderosos e complexos, como redes neurais ou random forests, tendem a ser altamente precisos, mas dif&iacute;ceis de entender devido &agrave; complexidade de sua natureza.
Outro fator a ser considerado &eacute; que explicabilidade n&atilde;o &eacute; unidimensional. Diferentes partes interessadas gostariam de ter insights de variados aspectos do funcionamento interno de um algoritmo com base em prop&oacute;sitos e objetivos. Logo, explica&ccedil;&otilde;es devem ser adaptadas.
<h3 dir="ltr">2. Justi&ccedil;a</h3>
Garantir sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial justos significa eliminar vieses nos modelos ou dados (ou pelo menos minimiz&aacute;-los). Esses vieses s&atilde;o descritos como um desentendimento entre o treinamento de distribui&ccedil;&atilde;o de informa&ccedil;&otilde;es criado pelo desenvolvedor e a justa distribui&ccedil;&atilde;o esperada. Eles podem se &ldquo;infiltrar&rdquo; facilmente nos sistemas de IA atrav&eacute;s da cria&ccedil;&atilde;o, da coleta ou do processamento de dados. O sistema pode selecion&aacute;-los, codific&aacute;-los e ter o potencial de redimension&aacute;-los, o que pode levar a resultados injustos (como ocorreu com o COMPAS). Algoritmos de machine learning aprendem a partir do treinamento que recebem.&nbsp;
Para encorajar a ado&ccedil;&atilde;o de IA, deve-se assegurar que ela n&atilde;o assuma nem amplifique vieses, bem como usar dados e modelos de treinamento equitativos para evitar tratamentos injustos. Estabelecer testes para identificar, classificar e minimizar qualquer vi&eacute;s &eacute; fundamental para desenvolver sistemas de IA justos.
<h3 dir="ltr">3. Robustez</h3>
A robustez se baseia em dois fatores: seguran&ccedil;a e prote&ccedil;&atilde;o.
A seguran&ccedil;a de um sistema de intelig&ecirc;ncia artificial normalmente &eacute; associada &agrave; habilidade de um modelo desenvolver conhecimentos que incorporem normas societ&aacute;rias, pol&iacute;ticas ou regulamenta&ccedil;&otilde;es que correspondam a comportamentos bem estabelecidos.
J&aacute; a prote&ccedil;&atilde;o diz respeito &agrave; capacidade de defesa contra ataques maliciosos. Como qualquer software, as IA est&atilde;o vulner&aacute;veis a esse tipo de ocorr&ecirc;ncia. Isso eleva a preocupa&ccedil;&atilde;o referente &agrave; seguran&ccedil;a, visto que modelos podem ser adulterados e dados podem ser comprometidos ou deturpados.
<img alt="IBM" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/28/ibm-28175920534247.jpg" />
Invasores podem se apropriar de modelos de IA estudando seus outputs ou enganando o algoritmo por meio da introdu&ccedil;&atilde;o de ru&iacute;dos ou perturba&ccedil;&otilde;es contradit&oacute;rias. Caso acredite que isso &eacute; complicado, confira o artigo <a href="https://arxiv.org/pdf/1710.08864.pdf" target="_blank">One Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks</a>, que descreve como uma rede neural profunda identifica imagens incorretamente quando um pixel &mdash; isso mesmo, apenas um pixel &mdash; &eacute; modificado.
A seguran&ccedil;a pode ser aprimorada com a exposi&ccedil;&atilde;o e a corre&ccedil;&atilde;o de vulnerabilidades no sistema, possibilitando a identifica&ccedil;&atilde;o de novos ataques e defesas e a estrutura&ccedil;&atilde;o de novos m&eacute;todos de treinamento contra invasores para fortalecimento do modelo, al&eacute;m da cria&ccedil;&atilde;o de novas m&eacute;tricas de avalia&ccedil;&atilde;o da robustez.
<h3 dir="ltr">4. Linhagem</h3>
Sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial est&atilde;o em constante evolu&ccedil;&atilde;o. Linhagem diz respeito &agrave; possibilidade de rastrear e manter a origem de datasets, metadados, modelos com seus hiperpar&acirc;metros e resultados de testes. Rastreabilidade &eacute; crucial para que &oacute;rg&atilde;os reguladores, organiza&ccedil;&otilde;es apropriadas, terceiros e usu&aacute;rios auditem o sistema e possam reproduzir outputs passados e identificar resultados.
A caracter&iacute;stica pode auxiliar na descoberta da vers&atilde;o exata do servi&ccedil;o e sua implementa&ccedil;&atilde;o em qualquer ponto de sua hist&oacute;ria, assim como evidenciar quantas vezes o sistema foi treinado e seus detalhes de modifica&ccedil;&atilde;o, como a quantidade de metadados modificados no epis&oacute;dio do treinamento, dataset de treinamento utilizado, acur&aacute;cia e seguran&ccedil;a das m&eacute;tricas em sua evolu&ccedil;&atilde;o, feedback fornecido e motivos para reciclagem e aprimoramento.
<h2 dir="ltr">Ferramentas</h2>
Agora que voc&ecirc; sabe a import&acirc;ncia de gerar confian&ccedil;a em sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial e os fatores que os influenciam, vamos conferir ferramentas que o auxiliar&atilde;o a implementar essa caracter&iacute;stica em seus servi&ccedil;os.
<h3 dir="ltr">Watson OpenScale</h3>
<img alt="Watson OpenScale" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/28/watson-openscale-28175451907243.png" />
Ambiente de n&iacute;vel corporativo para aplica&ccedil;&otilde;es AI-infused que oferece &agrave;s empresas visibilidade de como a IA est&aacute; sendo constru&iacute;da e usada, o OpenScale traz clareza de informa&ccedil;&otilde;es e pode detectar e atenuar vieses, ajudar a explicar os resultados da IA, escalar o uso do modelo e fornecer insights sobre a integridade do sistema, al&eacute;m de fornecer ROI &mdash; tudo dentro de um cen&aacute;rio de gerenciamento unificado.
<a href="https://media.github.ibm.com/user/128618/files/af082f00-e052-11e9-9157-11f25b12a5fd" target="_blank">Saiba mais</a>
<a href="https://www.ibm.com/cloud/watson-openscale#node-explore" target="_blank">Teste a solu&ccedil;&atilde;o</a>
<a href="https://cloud.ibm.com/catalog/services/watson-openscale?cm_sp=ibmdev-_-developer-articles-_-cloudreg" target="_blank">Demo</a>
<h3 dir="ltr">AI Explainability 360</h3>
O toolkit AI Explainability 360 &eacute; um pacote open source Python que pode ajudar na compreens&atilde;o de como modelos de machine learning preveem labels de diversas maneiras durante o ciclo de vida da aplica&ccedil;&atilde;o de IA. S&atilde;o inclu&iacute;dos algoritmos compat&iacute;veis com a interpretabilidade e a explicabilidade de datasets e modelos de aprendizado de m&aacute;quina.
<a href="https://aix360.mybluemix.net/?_ga=2.158392825.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Saiba mais</a>
<a href="https://github.com/IBM/AIX360" target="_blank">Adquira o pacote</a>
<a href="https://aix360.mybluemix.net/data?_ga=2.158392825.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Demo</a>
<h3 dir="ltr">Adversarial Robustness 360 Toolbox</h3>
Pacote open source Python para machine learning advers&aacute;ria que auxilia na defesa de redes neurais profundas contra ataques maliciosos, tornando sistemas de IA mais seguros. Seu prop&oacute;sito &eacute; permitir a r&aacute;pida elabora&ccedil;&atilde;o e an&aacute;lise de m&eacute;todos de ataque e defesa para modelos de machine learning. Adversarial Robustness 360 Toolbox fornece a implementa&ccedil;&atilde;o para muitos m&eacute;todos de ponta para ataque e defesa.
<a href="https://adversarial-robustness-toolbox.readthedocs.io/en/latest/" target="_blank">Saiba mais</a>
<a href="https://github.com/IBM/adversarial-robustness-toolbox" target="_blank">Adquira o pacote</a>
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<h3 dir="ltr">AI Fairness 360</h3>
Pacote open source Python para auxiliar na detec&ccedil;&atilde;o e na remo&ccedil;&atilde;o de vieses de modelos de machine learning. Inclui um conjunto abrangente de m&eacute;tricas para datasets e modelos para testar e explicar vieses, al&eacute;m de algoritmos para minimiz&aacute;-los.
<a href="https://aif360.mybluemix.net/?_ga=2.133948749.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Saiba mais&nbsp;</a>
<a href="https://github.com/IBM/AIF360" target="_blank">Adquira o c&oacute;digo</a>
<a href="http://aif360.mybluemix.net/data?_ga=2.133948749.2125855433.1585866227-493227985.1585866227" target="_blank">Demo</a>
<a href="https://medium.com/@alex.jones/ibm-watson-openscale-and-ai-fairness-360-two-new-ai-analysis-tools-that-work-great-together-5f0740142ba1" target="_blank">OpenScale versus AI Fairness 360</a>
<h2 dir="ltr">Conclus&atilde;o</h2>
Este artigo explicou como vieses e ataques podem afetar sistemas de intelig&ecirc;ncia artificial. Al&eacute;m disso, forneceu diversos exemplos de como tais a&ccedil;&otilde;es podem ocorrer, indicando ferramentas para minimizar os problemas
Esta &eacute; uma parte do guia <a href="https://developer.ibm.com/series/learning-path-watson-openscale/" target="_blank">Getting started with Watson OpenScale</a>. Para continuar o aprendizado, confira <a href="https://medium.com/@alex.jones/ibm-watson-openscale-and-ai-fairness-360-two-new-ai-analysis-tools-that-work-great-together-5f0740142ba1" target="_blank">IBM Watson OpenScale and AI Fairness 360: Two new AI analysis tools that work great together</a>. Depois, acesse o tutorial <a href="https://developer.ibm.com/tutorials/getting-started-with-watson-openscale/" target="_blank">Getting started with Watson OpenScale</a>. 
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Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a a <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a> e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!
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Introduzindo confiança em inteligência artificial

Imagem de Guia de Iniciantes para Python no tecmundo

Está procurando uma linguagem de programação fácil de aprender para auxiliar seu trabalho científico? Python é sua melhor escolha.

N&oacute;s apresentaremos os conceitos b&aacute;sicos para come&ccedil;ar nessa linguagem e mostrar como voc&ecirc; pode usar Python para tudo: desde c&aacute;lculos alg&eacute;bricos at&eacute; apresenta&ccedil;&atilde;o gr&aacute;fica de dados inseridos.
<h2 dir="ltr">An&aacute;lise de computa&ccedil;&atilde;o cient&iacute;fica</h2>
Computa&ccedil;&atilde;o cient&iacute;fica envolve usar computadores para solucionar problemas cient&iacute;ficos. Ela &eacute; usada para solucionar equa&ccedil;&otilde;es, especificamente. Desde equa&ccedil;&otilde;es n&atilde;o lineares (encontrar ra&iacute;zes) e sistemas de &aacute;lgebra linear num&eacute;rica (&aacute;lgebra linear num&eacute;rica) at&eacute; solu&ccedil;&atilde;o de sistemas de equa&ccedil;&otilde;es diferenciais parciais n&atilde;o lineares (f&iacute;sica computacional).
Historicamente, algoritmos num&eacute;ricos para solucionar esses problemas foram programados em linguagens como C/C++ e Fortran &mdash; e ainda s&atilde;o. Ent&atilde;o, onde Python se encaixa? Python &eacute; &oacute;timo para r&aacute;pida implementa&ccedil;&atilde;o e testes de novos (e velhos) algoritmos, bem como para combinar c&oacute;digos de f&iacute;sica &mdash; algo normalmente feito nos melhores laborat&oacute;rios dos Estados Unidos. Python &eacute; f&aacute;cil, divertido de estudar e bastante poderoso. Ent&atilde;o, o que voc&ecirc; est&aacute; esperando? Vamos come&ccedil;ar!
<h2 dir="ltr">Baixe Python</h2>
Python est&aacute; dispon&iacute;vel em todos os computadores que rodam sistemas operacionais Linux ou MacOS. Voc&ecirc; pode at&eacute; mesmo utilizar Python no iPad pelo app Pythonista. No Windows, por sua vez, voc&ecirc; tamb&eacute;m pode instalar a linguagem pelo site Python.org. Entretanto, se voc&ecirc; for utiliz&aacute;-lo para computa&ccedil;&atilde;o cient&iacute;fica &mdash; ou at&eacute; mesmo se n&atilde;o for &mdash; recomendo baixar e instalar o Anaconda. O Anaconda fornece a instala&ccedil;&atilde;o completa de Python e de v&aacute;rios outros pacotes (ou m&oacute;dulos, como me refiro a eles) para computa&ccedil;&atilde;o cient&iacute;fica. Ele tamb&eacute;m oferece acesso f&aacute;cil para o ambiente de desenvolvimento integrado Spyder.
<h2 dir="ltr">Python pronto para o servi&ccedil;o</h2>
Assim que instalar o Anaconda, voc&ecirc; deve clicar no &iacute;cone para o Navegador Anaconda e come&ccedil;ar a se divertir. Na janela do canto inferior direito, voc&ecirc; encontrar&aacute; um prompt de comando; clique nele e comece a digitar seus comandos em Python. Se voc&ecirc; preferir um meio mais tradicional para aprender uma nova linguagem de programa&ccedil;&atilde;o, digite print(&ldquo;Hello World&rdquo;), e depois aperte Return.
Voc&ecirc; pode usar o prompt de comando para inserir um ou m&uacute;ltiplos comandos para testar seus snippets rapidamente ou gerar sa&iacute;das para seu trabalho. Quando for utilizar mais de uma &uacute;nica linha de c&oacute;digo, a melhor alternativa &eacute; gerar e salvar um arquivo com o programa separadamente (falaremos disso depois).
A outra op&ccedil;&atilde;o, pelo menos no Linux e MacOS, &eacute; abrir uma janela do terminal e digitar Python no prompt de comando. Fazer isso abrir&aacute; o prompt de comando Python e voc&ecirc; poder&aacute; digitar comandos deste ponto. Se voc&ecirc; digitar idle no terminal, voc&ecirc; ter&aacute; uma nova janela com o editor Idle Python &mdash; que &eacute; o ideal para digitar scripts em Python e rod&aacute;-los com o F5.
<h2 dir="ltr">O que h&aacute; em um nome?</h2>
Agora que voc&ecirc; tem Python instalado e sabe como come&ccedil;ar a digitar comandos, pode partir para a matem&aacute;tica e a ci&ecirc;ncia. Programa&ccedil;&atilde;o para resolu&ccedil;&atilde;o de equa&ccedil;&otilde;es envolve o uso de vari&aacute;veis e a manipula&ccedil;&atilde;o dos n&uacute;meros que as representam. Por exemplo, defina uma vari&aacute;vel em Python digitando o seguinte comando no prompt:
Parab&eacute;ns! Voc&ecirc; acaba de criar duas vari&aacute;veis simultaneamente com nomes x0 e x1, al&eacute;m de atribuir 1.5 e 2.0 como valores para elas. Para checar, apenas digite:
Ou voc&ecirc; pode chamar a fun&ccedil;&atilde;o print:
Voc&ecirc; n&atilde;o precisa declarar essas vari&aacute;veis como reais (n&uacute;meros em float) ou inteiros, porque Python &eacute; uma linguagem mais intuitiva. O tipo da vari&aacute;vel &eacute; detectado em tempo real, baseando-se nos valores atribu&iacute;dos.
Computadores e &aacute;lgebra
H&aacute; duas vari&aacute;veis designadas para dois n&uacute;meros, ent&atilde;o voc&ecirc; pode imediatamente realizar contas simples de &aacute;lgebra, como adicionar, subtrair, multiplicar ou dividir, tudo a seu gosto. Esses s&atilde;o os pontos fortes de um computador. Para ver como essas opera&ccedil;&otilde;es funcionam, digite o comando a seguir no prompt:
&gt;&gt;&gt; yp = x0 + x1
&gt;&gt;&gt; ym = x1 - x0
&gt;&gt;&gt; yt = x0*x1
&gt;&gt;&gt; yd = x1/x0
&gt;&gt;&gt; print(yp,ym,yt,yd)
Agora voc&ecirc; est&aacute; oficialmente operando c&aacute;lculos cient&iacute;ficos.
<h2 dir="ltr">Computadores e l&oacute;gica</h2>
Se a &uacute;nica coisa que computadores fossem capazes de fazer fossem c&aacute;lculos alg&eacute;bricos, seu impacto na computa&ccedil;&atilde;o cient&iacute;fica seria limitado. O fato de computadores tamb&eacute;m serem capazes de entender l&oacute;gica matem&aacute;tica &eacute; o que torna poss&iacute;vel a cria&ccedil;&atilde;o de programas mais complexos. A essa altura, voc&ecirc; j&aacute; deve estar familiarizado com o uso de express&otilde;es como: se for verdade, ent&atilde;o (em ingl&ecirc;s, if this, then that). Isso n&atilde;o &eacute; exatamente o que estamos falando, mas &eacute; bastante semelhante. Estamos nos referindo ao controle de fluxo de cada programa, ou &agrave; habilidade de executar uma linha ou um bloco de c&oacute;digo (grupo de linhas) apenas em certas condi&ccedil;&otilde;es e outras linhas e blocos apenas sob outras condi&ccedil;&otilde;es. Para ver o que isso realmente significa, digite o seguinte exemplo:
Esse c&oacute;digo &eacute; um exemplo de um bloco if, onde elif &eacute; apenas um termo simplificado de else if &mdash; e esse else &eacute; executado se as duas (ou mais) condi&ccedil;&otilde;es necess&aacute;rias n&atilde;o forem correspondidas.&nbsp;
O poder por tr&aacute;s de toda ci&ecirc;ncia computacional est&aacute; relacionado &agrave; habilidade de executar o mesmo bloco de c&oacute;digo v&aacute;rias vezes com diferentes dados. &Eacute; a&iacute; que o loop pode ser usado. Considere o seguinte snippet, que adota a fun&ccedil;&atilde;o range j&aacute; inclusa em Python para gerar uma lista de 10 inteiros come&ccedil;ando por 0:
Esse c&oacute;digo executa o c&aacute;lculo de x1 = x0 + i dez vezes, come&ccedil;ando no i = 0 e terminando com i = 9.
<h2 dir="ltr">Qual &eacute; sua fun&ccedil;&atilde;o?</h2>
Fun&ccedil;&otilde;es iniciam o importante processo de programa&ccedil;&atilde;o, j&aacute; que s&atilde;o capazes de reduzir uma enorme quantidade de linhas de uma tarefa em uma pequena se&ccedil;&atilde;o de subtasks (ou subtarefas), tamb&eacute;m conhecidas como functions (fun&ccedil;&otilde;es). V&aacute;rias fun&ccedil;&otilde;es e libraries externas est&atilde;o inclusas em Python &mdash; e explicarei posteriormente. Voc&ecirc; tamb&eacute;m pode construir suas pr&oacute;prias fun&ccedil;&otilde;es. Voc&ecirc; pode cri&aacute;-las utilizando def, como mostrado abaixo, para a fun&ccedil;&atilde;o batizada de f &mdash; que recebe a vari&aacute;vel x pelo input e retorna o valor ap&oacute;s a aplica&ccedil;&atilde;o da express&atilde;o alg&eacute;brica:
Para criar uma fun&ccedil;&atilde;o capaz de apresentar integrais da fun&ccedil;&atilde;o acima, digite:
<h2 dir="ltr">Salve isso</h2>
At&eacute; agora, voc&ecirc; testou todos os seus comandos em Python no prompt de comando &mdash; que &eacute; o bastante para pequenos c&oacute;digos descart&aacute;veis. Contudo, se voc&ecirc; est&aacute; trabalhando em um projeto maior ou deseja salvar o progresso para depois, recomendo criar um novo arquivo Python, ou script. Voc&ecirc; pode fazer isso pela janela do terminal (Linux e MacOS) ao usar o seu editor favorito. Por exemplo, usando Vi, voc&ecirc; pode rapidamente digitar vi newton.py para criar um arquivo de texto em branco com nome newton com a extens&atilde;o .py. Isso permite que tanto o PC quanto os usu&aacute;rios saibam que se trata de um arquivo em Python. Depois disso, com o arquivo aberto, voc&ecirc; pode come&ccedil;ar a digitar os comandos em Python.
Observa&ccedil;&atilde;o: Python usa espa&ccedil;os em branco para determinar blocos. O padr&atilde;o &eacute; usar 4 espa&ccedil;os para indentar um novo bloco, assim como as linhas de c&oacute;digo que comp&otilde;em uma fun&ccedil;&atilde;o ou um bloco if - then.
Outro importante aspecto da programa&ccedil;&atilde;o s&atilde;o os coment&aacute;rios &mdash; linhas respons&aacute;veis por descrever para o leitor o que o script est&aacute; realizando. Coment&aacute;rios de linha &uacute;nica podem come&ccedil;ar pelo s&iacute;mbolo #; para criar observa&ccedil;&otilde;es com v&aacute;rias linhas, comece o coment&aacute;rio com &lsquo;\#&rsquo; e finalize-o com &lsquo;#\&rsquo;. Depois de entrar com o c&oacute;digo, salve-o e saia do editor. Depois rode o c&oacute;digo pela janela do terminal utilizando o c&oacute;digo python newton.py.
Em ci&ecirc;ncia computacional, geralmente &eacute; uma boa ideia solucionar um problema fragmentando-o em pequenos problemas, ou subtasks. Em Python, essas subtarefas s&atilde;o conhecidas como modules. M&oacute;dulos s&atilde;o arquivos adicionais (com extens&atilde;o .py) que cont&ecirc;m defini&ccedil;&otilde;es e statements. Existem subtarefas j&aacute; predefinidas, e voc&ecirc; pode criar sua pr&oacute;pria importando-a com o comando import. Por exemplo, o m&oacute;dulo math cont&eacute;m todas as opera&ccedil;&otilde;es b&aacute;sicas de express&otilde;es matem&aacute;ticas (incluindo seno e cosseno) &mdash; e pode ser chamada ao usar o comando import math na constru&ccedil;&atilde;o do programa.
<h2 dir="ltr">Importando o poder da ci&ecirc;ncia computacional no Python</h2>
Dois importantes m&oacute;dulos na ci&ecirc;ncia computacional que voc&ecirc; gostar&aacute; de usar s&atilde;o o Numpy e SciPy. NumPy cont&eacute;m v&aacute;rios recursos &uacute;teis, inclusive a capacidade de criar cole&ccedil;&otilde;es de n&uacute;meros com o mesmo tipo em uma mesma vari&aacute;vel, t&eacute;cnica conhecida como array. Ela tamb&eacute;m tem amplos recursos de &aacute;lgebra linear, transforma&ccedil;&atilde;o de Fourier e inser&ccedil;&atilde;o de n&uacute;meros aleat&oacute;rios. SciPy &eacute; um grande pacote em ci&ecirc;ncia computacional que cont&eacute;m Numpy e v&aacute;rios outros pacotes, como o matplotlib. O seguinte c&oacute;digo demonstra um r&aacute;pido exemplo de como importar NumPy e us&aacute;-lo em um snippet:
<h2 dir="ltr">Usando Python para gerar sa&iacute;da em gr&aacute;fico</h2>
Gerar retorno visual de dados na ci&ecirc;ncia computacional &eacute; a chave para entender e comunicar seus resultados. O pacote padr&atilde;o em Python para isso &eacute; o m&oacute;dulo matplotlib. &Eacute; de acesso r&aacute;pido e f&aacute;cil, como voc&ecirc; pode ver:
O m&oacute;dulo matplotlib tem comandos para controlar tipo, cor, estilo e armazenamento do seu gr&aacute;fico, bem como salvamento.
<h2 dir="ltr">Pr&oacute;ximos passos</h2>
A internet oferece centenas de sites capazes de auxiliar sua jornada em Python e seu papel na ci&ecirc;ncia da computa&ccedil;&atilde;o. Aqui est&atilde;o algumas das &oacute;timas fontes para aprender mais:
<ul>
<li dir="ltr">
Como um exemplo curto de ci&ecirc;ncia computacional aplicada criada em Python, Daniel Homola criou uma implementa&ccedil;&atilde;o do m&eacute;todo de Newton em apenas 10 linhas de c&oacute;digo.
</li>
<li dir="ltr">
Uma das minhas fontes favoritas &eacute; uma introdu&ccedil;&atilde;o para Python para ci&ecirc;ncia computacional.
</li>
<li dir="ltr">
Procurando um bom livro? Confira o Effective Computation in Physics: Field Guide to Research with Python, escrito por Anthony Scopatz.
</li>
<li dir="ltr">
Uma refer&ecirc;ncia recente e &uacute;til &eacute; o A Whirlwind Tour of Python, por Jake VanderPlas, pertencente ao livro Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data.
</li>
<li dir="ltr">
Assim que voc&ecirc; avan&ccedil;ar ou quiser ir al&eacute;m da ci&ecirc;ncia computacional em Python, eu recomendo Python Tricks: A Buffet of Awesome Python Features, de Dan Bader.
</li>
</ul>
Bons estudos!
...
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Guia de Iniciantes para Python

Imagem de Usando Machine Learning para aplicações IoT com Node-RED e TensorFlow.js no tecmundo

Este tutorial irá te ensinar a construir e implantar aplicações com machine learning que rodam offline e diretamente de dispositivos (neste caso um Raspberry PI). 

Usando Node-RED com TensorFlow.js, voc&ecirc; poder&aacute; aplicar machine learning em seus dispositivos de maneira f&aacute;cil e com pouco c&oacute;digo.
<h3 dir="ltr">Descri&ccedil;&atilde;o</h3>
Na maior parte dos casos, utilizar intelig&ecirc;ncia artificial em dispositivos IoT envolve troca de dados entre o dispositivo e um servidor. O aprendizado de m&aacute;quina acontece no servidor e ent&atilde;o os resultados s&atilde;o enviados novamente para o dispositivo executar as a&ccedil;&otilde;es definidas pelo algoritmo. Entretanto, esse n&atilde;o &eacute; o melhor cen&aacute;rio quando pensamos sobre seguran&ccedil;a de dados ou seguran&ccedil;a da rede.
Ao combinar Node-RED com TensorFlow.js, voc&ecirc; pode facilmente adicionar machine learning em seus dispositivos:
<a href="https://nodered.org/">Node-RED</a> &eacute; uma ferramenta de programa&ccedil;&atilde;o visual open source que oferece um editor de fluxo que funciona direto do navegador para conectar dispositivos, APIs e servi&ccedil;os online. Como &eacute; uma ferramenta desenvolvida em Node.js, permite ao desenvolvedor estender as funcionalidades do Node-RED criando seus pr&oacute;prios n&oacute;s ou tomar vantagem do ecossistema JavaScript e NPM.
&nbsp;
<a href="https://www.tensorflow.org/js/">TensorFlow.js</a> &eacute; uma biblioteca JavaScript para desenvolver, treinar e rodar modelos de aprendizado de m&aacute;quina em ambientes JavaScript tal como o navegador e Node.js.
&nbsp;
Ao final deste tutorial voc&ecirc; saber&aacute; como:
&nbsp;
Criar um n&oacute; em Node-RED que inclua um modelo TensorFlow.js.
Desenvolver e implantar uma aplica&ccedil;&atilde;o Node-RED que usa um n&oacute; em TensorFlow.js
&nbsp;
Fluxo
&nbsp;
<img src="https://lh3.googleusercontent.com/UEoqXzC5jfYJSNbsMFd5fskfuDtSra3XICbhavbCEuCP3ggMKjR59dFOBOBu12HhfFy3wuGZDMN76EnQQLS1NivLoCcwPFBIwgC-q-AYwZfNy-1uv2V5kPZsg0KuOQMsvzf-F9g-" width="602" height="332" />
&nbsp;
<ol>
<li dir="ltr">
Utilize (ou baixe) um modelo de aprendizado de m&aacute;quina em formato TensorFlow.js&nbsp;
</li>
<li dir="ltr">
Crie um n&oacute; Node-RED para o modelo TensorFlow.js e ligue o n&oacute; TensorFlow.js na aplica&ccedil;&atilde;o Node-RED.
</li>
<li dir="ltr">
Implante a aplica&ccedil;&atilde;o Node-RED localmente.
</li>
<li dir="ltr">
Acesse a aplica&ccedil;&atilde;o Node-RED de um navegador e a prepare para infer&ecirc;ncia de imagens capturadas de uma webcam
</li>
<li dir="ltr">
Alternativamente, voc&ecirc; pode implementar a aplica&ccedil;&atilde;o Node-RED em um Raspberry Pi.
</li>
<li dir="ltr">
O dispositivo ir&aacute; rodar a aplica&ccedil;&atilde;o Node-RED e executando as infer&ecirc;ncias nas imagens da c&acirc;mera.
</li>
<li dir="ltr">
A sa&iacute;da do dispositivo pode emitir algum alerta ou executar outra a&ccedil;&atilde;o dependendo dos resultados da infer&ecirc;ncia.
</li>
</ol>
<h2 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h2>
&nbsp;
No arquivo&nbsp; <a href="https://github.com/IBM/node-red-tensorflowjs/blob/master/README.md">Leia-me</a> voc&ecirc; encontrar&aacute; instru&ccedil;&otilde;es detalhadas como fazer:
<ol>
<li dir="ltr">
Clonar o reposit&oacute;rio
</li>
<li dir="ltr">
Instalar o Node-RED
</li>
<li dir="ltr">
Instalar o TensorFlow.js node
</li>
<li dir="ltr">
Importar o fluxo Node-RED.
</li>
<li dir="ltr">
Implantar o fluxo Node-RED.
</li>
</ol>
...
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Usando Machine Learning para aplicações IoT com Node-RED e TensorFlow.js

Imagem de Criando um sistema de reconhecimento digital de manuscritos no tecmundo

Se você está interessado em saber como isso funciona, continue a leitura deste texto, no qual ensinamos todas as etapas para criar um leitor de documentos manuscritos em Watson Studio e PyTorch.

<h2 dir="ltr">Resumo</h2>
Reconhecer n&uacute;meros escritos &agrave; m&atilde;o &eacute; algo extremamente f&aacute;cil para humanos, mas n&atilde;o &eacute; t&atilde;o simples assim para m&aacute;quinas. Atualmente, por outro lado, com o avan&ccedil;o em machine learning, pessoas constru&iacute;ram m&aacute;quinas mais capazes de desempenhar essa tarefa. Agora, n&oacute;s temos aplicativos de bancos que podem escanear cheques em segundos e softwares de contabilidade que podem extrair d&oacute;lares de milhares de contratos em minutos. 
&nbsp;
<h2 dir="ltr">Descri&ccedil;&atilde;o</h2>
Neste padr&atilde;o de c&oacute;digo voc&ecirc; utilizar&aacute; o Jupyter Notebook no IBM Watson Studio para acessar ambientes PyTorch pr&eacute;-instalados e j&aacute; otimizados no Python cliente library do Machine Learning Service. Essa library conta com um conjunto de APIs REST que permitem a cria&ccedil;&atilde;o de treinos, monitoramento de status, armazenamento e deploy de modelos.
&nbsp;
Assim que voc&ecirc; concluir este padr&atilde;o de c&oacute;digo, saber&aacute; como:
&nbsp;
<ul>
<li dir="ltr">
Criar um projeto no Watson Studio e usar Jupyter Notebook nele.
</li>
<li dir="ltr">
Usar Python cliente do Cloud Object Storage para criar buckets e subir dados para os buckets.
</li>
<li dir="ltr">
Criar treinos no PyTorch para o Watson Machine Learning Service.
</li>
<li dir="ltr">
Usar PyTorch j&aacute; treinado para prever caracteres manuscritos de imagens.
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Fluxo</h2>
<img src="https://developer.ibm.com/developer/patterns/handwritten-digit-recognizer-in-watson-studio-and-pytorch/images/handwritten-digit.png" alt="flow" />
<ol>
<li dir="ltr">
Fa&ccedil;a login no IBM Watson Studio.
</li>
<li dir="ltr">
Rode o Jupyter Notebook no Watson Studio.
</li>
<li dir="ltr">
Use PyTorch para baixar e processar os dados.
</li>
<li dir="ltr">
Use Watson Machine Learning para treinar e implementar modelos.
</li>
</ol>
&nbsp;
<h2 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h2>
Veja o manual detalhado no arquivo README. Esses passos mostrar&atilde;o como:
&nbsp;
<ol>
<li dir="ltr">
Cadastrar-se no Watson Studio.
</li>
<li dir="ltr">
Criar um novo projeto.
</li>
<li dir="ltr">
Criar o notebook.
</li>
<li dir="ltr">
Criar uma inst&acirc;ncia Watson Learning Service.
</li>
<li dir="ltr">
Criar credenciais HMAC para uma inst&acirc;ncia Watson Object Storage.
</li>
<li dir="ltr">
Rodar o notebook.
</li>
</ol>
...
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Criando um sistema de reconhecimento digital de manuscritos

Imagem de Crie um app para detectar objetos em tempo real com Watson Machine Learning no tecmundo

Veja como você pode usar machine learning para treinar seu próprio modelo personalizado de detecção de objetos pré-treinados

Nesse padr&atilde;o de c&oacute;digo, voc&ecirc; construir&aacute; um aplicativo para iOS, Android ou um web app (ou todos os tr&ecirc;s) que viabiliza o uso do seu pr&oacute;prio modelo com treino focado na detec&ccedil;&atilde;o de objetos. Voc&ecirc; criar&aacute; uma se&ccedil;&atilde;o no IBM Cloud Object Storage para armazenar os dados j&aacute; rotulados e, depois que os dados estiverem prontos, voc&ecirc; aprender&aacute; como iniciar uma inst&acirc;ncia na Watson Machine Learning para treinar seu modelo personalizado nas melhores GPUs. Ap&oacute;s finalizar o treino, simplesmente use drag-and-drop para levar o modelo para sua aplica&ccedil;&atilde;o.
Assim que voc&ecirc; concluir esse padr&atilde;o de c&oacute;digo, voc&ecirc; ter&aacute; aprendido:
<ul>
<li dir="ltr">
Rotular dados que podem ser usados para detec&ccedil;&atilde;o de objetos;
</li>
<li dir="ltr">
Utilizar seus dados customizados para treinar um modelo usando Watson Machine Learning;
</li>
<li dir="ltr">
Detectar um objeto com Core ML.
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Flow</h2>
<ol>
<li dir="ltr">
Fa&ccedil;a o upload dos dados do treino na IBM Cloud Object Storage;
</li>
<li dir="ltr">
O Watson Machine Learning usar&aacute; os dados armazenados no IBM Cloud Object Storage e treinar&aacute; um modelo com TensorFlow. O modelo treinado tamb&eacute;m ser&aacute; armazenado na IBM Cloud Object Storage.
</li>
<li dir="ltr">
Os modelos treinados s&atilde;o adicionados no app.
</li>
<li dir="ltr">
O usu&aacute;rio interage com os aplicativos que podem detectar objetos em tempo real.
</li>
</ol>
<h2 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h2>
Para come&ccedil;ar a projetar seu aplicativo, siga as instru&ccedil;&otilde;es do seguinte workshop.
<ul>
<li dir="ltr">
Treinando um modelo para detec&ccedil;&atilde;o de objetos.
</li>
</ul>
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Crie um app para detectar objetos em tempo real com Watson Machine Learning

Os melhores EASTER EGGS de Seu Amigão da Vizinhança Homem-Aranha, nova animação da Marvel! #MCU #Marvel #HomemAranha #SpiderMan #peterparker #SeuAmigãodaVizinhançaHomemAranha

🕷️🕸️ EASTER EGGS DA NOVA ANIMAÇÃO DE HOMEM-ARANHA

O choque ao assistir esse filme pela primeira vez e a tristeza 🥺 #cenasdefilmes #umolhardoparaiso #saoirseRonan #stanleytucci

"Meu sobrenome é Salmão, igual ao peixe. Primeiro nome: Susie." 😢

Melhores Cenas

Os fones mais diferenciados da Huawei tanto em design quanto em funcionalidade estão recebendo oficialmente uma cor nova aqui no Brasil! É o FreeClip, que têm características que a gente não encontra na grande maioria dos fones de ouvido, mesmo entre os modelos True Wireless. 🔥 Saiba mais sobre o Huawei FreeClip: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/FreeClipHuawei #[Tipo: Publieditorial] #[Tipo: Shorts] Extensão do TecMundo: encontre cupons escondidos nas principais lojas online: <a href="http://" target="_blank" rel="nofollow noopener">http://</a>bit.ly/3ZkKOji - Os melhores cupons Online para você! <a href="https://www." target="_blank" rel="nofollow noopener">https://www.</a>tecmundo.com.br/cupons 💡 Participe dos canais do TecMundo no WhatsApp! - TecMundo: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatstecmundo - Voxel: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsvoxel - Mega Curioso: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsmegacurioso - Minha Série: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/whatsminhaserie - The BRIEF: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/3JSpOKX 💡 Temos grupos também no Telegram! - TecMundo: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/3JZoTbm - Voxel: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramvoxel - Mega Curioso: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegrammegacurioso - Minha Série: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramminhaserie - The BRIEF: <a href="https://" target="_blank" rel="nofollow noopener">https://</a>bit.ly/telegramthebrief CRÉDITOS Roteiro: Leonardo Rocha Apresentação: Leonardo Rocha Imagens e áudio: Felipe Pedro (Felps) e Gustavo Katsumi Produção: Diana Pordeus e Vitória Schmitz Edição de vídeo: Larissa Kinoshita A melhor programação está no TecMundo - História da Tecnologia - Análises, Unboxings e tudo sobre Produtos! - TecDocs - Matérias especiais - Assistência Tec - Lives de tradução e cobertura de eventos - Listas - Hoje no TecMundo #Tecnologia #FashionForward #TecMundo

Tem cor nova chegando para os fones mais diferenciados da #Huawei ! #huaweifreeclip #fashioedge

Dicas e apresentações de produtos, softwares e serviços

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